R_y=conv(R_yx,h);R_y=R_y(41:121); figure(2);
subplot(221),stem(R_x);title('Rx');
subplot(222),stem(R_xy);title('Rxy'); %产生XY的互相关函数 subplot(223),stem(R_yx);title('Ryx');
subplot(224),stem(R_y);title('Ry'); %产生Y的自相关函数 S_xy=abs(fft(R_xy));S_xy=fftshift(S_xy);
S_yx=fftshift(abs(fft(R_yx)));S_y=fftshift(abs(fft(R_y))); figure(3);
subplot(221),stem(S_x);title('Sx');
subplot(222),stem(S_xy);title('Sxy'); %subplot(223),stem(S_yx);title('Syx');
subplot(224),stem(S_y);title('Sy'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %频域分析法 S0_xy=S_x.*H;
S0_yx=S_x.*fliplr(H); S0_y=S0_yx.*H; figure(4);
subplot(221),stem(S_x);title('Sx');
subplot(222),stem(S0_xy);title('S0xy'); %subplot(223),stem(S0_yx);title('S0yx');
subplot(224),stem(S0_y);title('S0y'); %R0_xy=fftshift(abs(ifft(S0_xy))); R0_yx=fftshift(abs(ifft(S0_yx))); R0_y=fftshift(abs(ifft(S0_y))); figure(5);
subplot(221),stem(R_x);title('Rx');
subplot(222),stem(R0_xy);title('R0xy'); %subplot(223),stem(R0_yx);title('R0yx');
subplot(224),stem(R0_y);title('R0y'); %
结果
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产生XY的互谱密度 产生Y的功率谱密度 产生XY的互谱密度 产生Y的功率谱密度 产生XY的互相关函数 产生Y的自相关函数
17
18
三、实验结果分析
信号进入系统前的特征是波形的周期明显，具有稳定的周期性，自相关函数的波形窄，存在三个数字角频率，信号进入系统后波形的周期性减弱，甚至看不到周期，自相关函数的波形变宽，只剩下一个数字角频率。
实验三 窄带随机信号的产生及分析
一、实验内容
1. 产生一输入信号X(t)?A(t)cos[?0t??(t)]?N(t)，其中A(t)?1?cos?1t，
?1?2n??1000(n为学号)，?0??1，?(t)与A(t)一样，N(t)为高斯白噪声；
2．按下图系统，设计一个低通滤波器，使得X(t)通过系统后的输出W(t)为窄带信号，设计一包络检波器，提取出A(t)，设计一相位检波器，提取出?(t)
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A(t)包络检波X(t)低通滤波器W(t)?(t)低通滤波器cos2?0t
二、实验步骤 程序
clc
fs=16000; %设定采样频率 N=1300;
n=0:N-1; %取的样本点数
t=n/fs; %获得以1/16000为时间间隔采样序列 noisy=wgn(1,N,0); %高斯白噪声 w1=2*40*pi*1000;%包络的频率（学号40） w0=w1;%
a=1+cos(w1*t); %包络函数
x=a.*cos(w0*t+a)+noisy/10; %输入信号 %以t为横坐标画出x(t)的时域图型
figure(1); subplot(2,1,1); plot(n,x);
axis([0 140 -3 3]);xlabel('采样点');ylabel('X(t)/V');title('窄带随机信号波形');grid on;
%求X(t)的统计特性 并画出来
disp('X(t)的均值为'); Ex=mean(x); disp(Ex);%输出均值 hold on; plot(n,Ex,'r.');
disp('X(t)的方差为');Dx=var(x); disp(Dx);%输出方差 hold on; plot(n,Dx,'g.'); %画出X(t)的概率分布函数
each=linspace(min(x),max(x),14); %创建起始值为min(x),终止值为max(x),长度为14的向量
nr=hist(x,each); %产生x的分布情况 nr=nr/length(x); %归一化
subplot(2,1,2); p=polyfit(each,nr,9); %多项式拟合,多项式次数为9 bar(each,nr); %绘制直方图 hold on; plot(each,nr,'g'); eachi=-2:0.1:2;
nri=polyval(p,eachi); plot(eachi,nri,'r')
axis tight;title('X(t)概率密度分布');xlabel('X(t)');ylabel('P(x)');grid on;
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